检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：黄福珍上海交通大学

学位级别：博士

人脸检测是人脸自动识别系统的重要组成部分，检测精度直接影响着人脸识别的性能。近几年来，随着多功能感知研究的兴起，人脸检测问题开始在国际上引起关注，并已逐渐发展成为一个相对独立的研究方向。人脸检测也是智能人机接口的重要... 详细信息

人脸检测是人脸自动识别系统的重要组成部分，检测精度直接影响着人脸识别的性能。近几年来，随着多功能感知研究的兴起，人脸检测问题开始在国际上引起关注，并已逐渐发展成为一个相对独立的研究方向。人脸检测也是智能人机接口的重要交互通道，它在多功能感知、电视会议、基于内容的图像检索、安全检查以及视频监视等领域都有着重要的应用前景。\n 本文在对现有人脸检测方法进行详细综述的基础上，提出了基于活动轮廓模型的人脸检测方法，即以人脸轮廓作为描述人脸的主要特征，充分利用活动轮廓模型方法可以建模和提取任意形状的变形轮廓的特性，不需要采集大量样本进行学习训练就可以完成人脸检测任务。具体研究工作包括以下几个方面：\n (1)对两类活动轮廓模型方法(包括参数活动轮廓模型方法和几何活动轮廓方法)进行了详细分析介绍，在此基础上，提出了一种能够结合先验知识的通用活动轮廓模型结构，并设计相应的快速实用数值算法。实验结果表明，该模型不需要通过训练样本产生统计形状模型就可以有效检测图像中的目标轮廓，并对图像噪声具有一定的鲁棒性。\n (2)利用活动轮廓模型的特性以及图像矩可以描述图像形状的全局特征的特点，提出一种基于Legendre矩的人脸检测方法，其基本思想是将以Legendre矩描述的人脸形状的先验知识嵌入到活动轮廓模型中，通过在原活动轮廓模型中加入人脸约束而达到检测图像中人脸轮廓的目的。实验结果表明，上述方法能有效检测出一定条件下静态灰度图像中的人脸轮廓，而且对噪声图像及有部分遮挡的人脸图像具有一定的处理能力。\n (3)利用主动形状模型可以描述一定形变的全局形状的特点，提出一种基于隐主动形状模型的人脸检测方法，即将人脸形状先验知识以水平集形式的主动形状模型描述，然后将该形状约束嵌入到几何活动轮廓模型中，通过求解水平集函数来达到求解图像中人脸轮廓的目的。实验结果表明，上述方法能有效检测出一定条件下静态灰度图像中的人脸轮廓，而且对噪声图像及有部分遮挡的人脸图像具有一定的处理能力。文中还分三种情况对本文提出的人脸检测方法进行了一I*t能比较。

关键词：人脸检测活动轮廓模型图像处理主动形状模型

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基于活动轮廓模型的目标分割与跟踪的研究

基于活动轮廓模型的目标分割与跟踪的研究

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作者：付斌哈尔滨工程大学

学位级别：博士

论文的研究工作是哈尔滨工程大学“211”工程学科建设项目“智能机器人子项目中机器人遥现遥控环境建设”项目中的一个重要研究部分。序列图象中运动目标的运动分析是计算机视觉技术的一个重要组成部分，运动分析包括目标的捕获(跟... 详细信息

论文的研究工作是哈尔滨工程大学“211”工程学科建设项目“智能机器人子项目中机器人遥现遥控环境建设”项目中的一个重要研究部分。序列图象中运动目标的运动分析是计算机视觉技术的一个重要组成部分，运动分析包括目标的捕获(跟踪初始位置的确定)、目标的识别(或分割)、目标的跟踪、目标的理解等内容。其中，目标的捕获、分割、跟踪是进行运动分析的前提条件，一个良好的分割、跟踪效果是正确进行目标理解的保障。本文研究的内容是在图象序列中，基于活动轮廓模型的运动目标自动分割与跟踪技术，目的使计算机视觉系统可以自动的分割目标并进行连续的跟踪，同时在跟踪过程中自动提取目标轮廓信息。文中首先介绍活动轮廓模型的基础及其改进方法，然后围绕目标初始定位过程和目标跟踪过程两个部分进行研究。在目标初始定位过程中，算法是基于多边形活动轮廓模型进行目标的图象分割，同时使用图象差分技术，细胞神经网络(CNN)和SUSAN角点检测算法解决活动轮廓模型初始化曲线设置问题和参数设置问题。在这部分，首先使用帧间差分梯度法进行运动目标的区域定位，在确定感兴趣(ROI)区域后，使用SUSAN角点检测算法得到目标角点，利用角点间连线所组成的轮廓作为改进的多边形活动轮廓模型的初始轮廓；由于在运动目标的初始跟踪阶段，已同步使用基于CNN的三帧差分法进行目标的图象分割，可以获得目标初始时刻的轮廓特征，文中利用CNN获得的目标轮廓作为参考轮廓，通过基于粒子群寻优技术的活动轮廓能量方程系数调整算法优化模型参数，使活动轮廓模型获得合适参数，保障轮廓曲线正确收敛在目标边缘，避免目标轮廓曲线的过收敛或收敛漂移。文中采用的活动轮廓模型是一种改进的多边形活动轮廓模型，由于经过前期的处理，模型已具备合理的初始轮廓和模型参数，因此可以充分发挥其收敛准确、抗噪声能力较强的特点，获得较好的目标轮廓形状曲线。在目标初始定位阶段使用该方法可以克服大多算法需人为干预的缺点，实现运动目标自动分割，而且使目标的定位和分割更加准确可靠。由

关键词：目标分割目标追踪活动轮廓模型 Camshift算法

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方差能量最小化活动轮廓模型超声图像分割

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计算机工程与设计 2014年第3期35卷 943-948页

作者：李海燕邹天宁李支尧张榆锋陈建华施心陵云南大学信息学院云南昆明650091 昆明医科大学第三附属医院乳腺外科云南昆明650106 昆明医科大学第三附属医院超声科云南昆明650106

针对超声图像含有斑点噪声、低信噪比和低对比度的特点,提出了基于方差能量最小化的活动轮廓模型。该模型根据超声图像的统计性,利用目标区域和背景区域不同的高斯分布方差和均值控制模型的内外能量,实现超声图像的自动分割。利用内核... 详细信息

针对超声图像含有斑点噪声、低信噪比和低对比度的特点,提出了基于方差能量最小化的活动轮廓模型。该模型根据超声图像的统计性,利用目标区域和背景区域不同的高斯分布方差和均值控制模型的内外能量,实现超声图像的自动分割。利用内核函数定义待分割目标附近能量信息的高斯分布,基于空间变量函数的局部均值和方差构建局部高斯分布能量,在全局图像域整合局部能量。将方差能量最小化能量函数并入水平集的标准变量方程,在能量泛函极小化驱动水平集曲线演化到目标边界的过程中,利用局部像素信息求取高斯分布的均值和方差,识别不同区域亮度的差异。对仿真和临床超声图像分割的主客观实验结果表明,提出的方法能有效克服斑点噪声影响,自动、准确地对各类超声图像进行分割。

关键词：超声图像图像分割活动轮廓模型高斯方差能量最小化

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模糊活动轮廓模型在图像分割与变化检测中的应用

模糊活动轮廓模型在图像分割与变化检测中的应用

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作者：侍佼西安电子科技大学

学位级别：博士

随着现代电子成像技术的飞速发展,人们获取到的图像类型日趋多样化。由于成像过程易受仪器设备的局限,光照条件以及空间分辨率等因素的影响,数字图像自身存在许多不确定性和不精确性的问题。图像中可能存在的灰度不均匀性、噪声、低对... 详细信息

随着现代电子成像技术的飞速发展,人们获取到的图像类型日趋多样化。由于成像过程易受仪器设备的局限,光照条件以及空间分辨率等因素的影响,数字图像自身存在许多不确定性和不精确性的问题。图像中可能存在的灰度不均匀性、噪声、低对比度等缺陷很大程度上增加了图像分割的难度。模糊理论在描述不确定性事件和不精确性信息时具有先天的优势。模糊图像分割技术能够更好地处理图像中的模糊性、不确定性信息,保留更多原始图像信息,进而提高图像分割方法的准确性。本论文主要针对目前模糊图像分割算法存在的问题进行深入的分析,通过对模糊活动轮廓模型进行更加深入的研究,针对将模糊理论应用于图像分割具体问题时所面临的一些实际困难,提出了有效解决方法。在此基础上所做的工作和取得的成果概括为以下五个部分:(1)混合聚类算法同时结合模糊集和粗糙集在表达数据不确定信息方面的优点。针对现有混合聚类方法中存在权重参数需要手工设定的缺陷,提出一种改进的混合聚类方法。新算法可以更好的利用数据集自身的内在结构信息,在聚类迭代过程中自适应的调整权重因子。由于聚类分析与图像分割问题具有重要的联系。图像分割问题恰好可以看成是将图像中的像素点进行分类的问题。因此改进的聚类算法也为将混合聚类算法应用于图像分割问题做准备。(2)传统的活动轮廓模型在设计之初,首先假设待处理图像由近似同质的区域组成。然而受成像条件的影响,图像中的目标与背景的灰度值往往存在重叠。新算法通过高斯核函数来控制邻域窗口的作用范围,充分利用图像的空间局部信息来构造自适应划分准则。将图像局部信息引入到活动轮廓模型中,可以得到一个放松的假设条件,即使是灰度不均匀图像,在局部邻域内也可以被看成是近似同质的。所设计的方法可以更细致的区分与背景差异不明显的目标区域。(3)针对极光图像在成像过程由于光照条件,仪器设备的局限,存在灰度不均匀性和低对比度的缺陷,提出了基于划分区域活动轮廓模型的极光图像分割算法。通过考虑极光图像的局部空间信息,可以有效的克服极光图像中存在的灰度不均匀缺陷。然而仅考虑图像局部信息的活动轮廓模型又普遍存在一个缺陷,当初始轮廓位置选取不合适时,该类算法将因为陷入局部极小值而导致最终分割失败。划分区域活动轮廓模型通过设计一种划分区域操作,使得活动轮廓模型的每次迭代区域都限制在极光轮廓周围,克服传统的基于局部信息的图像分割算法易陷入局部最优的不足。在真实极光图像上的分割结果验证了算法的良好性能。(4)提出了基于区间二型模糊活动轮廓模型的图像分割方法。模糊分割算法通过引入像素点的模糊隶属度,取得了比硬划分算法更好的分割结果。然而,传统模糊集通过“精确的”隶属度值来刻画实际图像中像素点属性的不确定性时存在一定的局限性。为了增强描述和处理图像中不确定信息的能力,区间二型模糊活动轮廓模型作为传统方法的扩展,通过构造隶属度值的上下近似区间实现隶属度值的真正模糊化,具有更好描述图像中不确定信息的能力。在一系列模糊性较大的人工图像,自然图像,以及极光图像上的分割结果验证了算法的良好性能。(5)设计了基于进化计算和模糊理论的活动轮廓模型的遥感图像变化检测方法。合成孔径雷达图像由于其固有的相干斑噪声使得不同区域的像素点灰度值有较大的重叠,像素点灰度值的差异并不一定反映实际的地物变化。需要采用一种更有效地描述图像中更高模糊性的方法。区间二型模糊集具有比一型模糊集更好地描述不确定性的能力。然而如何确定模糊因子的取值,是基于区间二型模糊集算法不可避免的问题。为了克服这一困难,我们首先用区间二型模糊活动轮廓模型对差异图像进行初步分析,在模糊因子取值不同时,得到不同的初步分析结果。随后,引入进化计算的方法,将每个初步分析结果都赋予相应的适应度函数值,通过搜索策略寻找最优的检测结果。在真实合成孔径雷达数据集上的检测结果验证了算法的有效性。

关键词：图像分割模糊理论活动轮廓模型变化检测极光卵图像分割

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利用统计概率的活动轮廓模型分割图像

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中国农机化学报 2014年第1期35卷 112-116,128页

作者：陈启东程宜康石澄贤常熟理工学院机械工程学院江苏苏州215500 苏州职业大学江苏苏州215104 常州大学信息科学系江苏常州213164

活动轮廓模型分割图像依赖于图像目标区域和背景区域灰度的可分性,当图像结构复杂时分割结果往往不理想。可以利用图像变换得到图像特征向量,再研究图像特征向量和图像目标区域的隶属关系。把图像特征向量通过概率密度形成外力场集成到... 详细信息

活动轮廓模型分割图像依赖于图像目标区域和背景区域灰度的可分性,当图像结构复杂时分割结果往往不理想。可以利用图像变换得到图像特征向量,再研究图像特征向量和图像目标区域的隶属关系。把图像特征向量通过概率密度形成外力场集成到活动轮廓模型。这种改进的活动轮廓模型在图像分割中可以包含较多的图像分割信息,较强的抗噪声干扰性能,能对多种类型图像进行分割,同时它是图像分割活动轮廓模型的推广。对弱边缘区域、纹理图像、遥感图像的分割实验说明改进的活动轮廓模型有良好的分割性能和效果。

关键词：图像分割活动轮廓模型特征向量统计概率

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基于活动轮廓模型的图像分割方法研究

基于活动轮廓模型的图像分割方法研究

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作者：周昌雄南京航空航天大学

学位级别：博士

图像分割技术用于提取图像中感兴趣的目标,它是图像处理中十分重要的研究内容之一。本文主要研究基于参数活动轮廓模型(Parametric Active Contour Model-Snake model)图像分割、基于几何活动轮廓模型图像分割、多目标图像分割、纹理图... 详细信息

图像分割技术用于提取图像中感兴趣的目标,它是图像处理中十分重要的研究内容之一。本文主要研究基于参数活动轮廓模型(Parametric Active Contour Model-Snake model)图像分割、基于几何活动轮廓模型图像分割、多目标图像分割、纹理图像分割和改进的曲率流滤波器的应用等五个方面的内容。对于参数活动轮廓模型,研究区域信息对图像分割的影响。高斯力和气球力等传统的参数活动轮廓模型难以处理弱边界医学图像自动分割问题,在气球力Snake模型基础上,提出最小方差Snake模型,该模型将气球力Snake模型中的恒定气球力修改为包含区域信息的变力,以目标和背景两区域具有最小方差为准则,引导轮廓曲线运动。实验结果表明,该模型对初始轮廓曲线位置不敏感,能实现左侧脑室和小脑脑桥角CT(Computerized Tomography)医学图像的自动分割。几何活动轮廓模型克服了参数活动轮廓模型不能适应拓扑结构变化的缺点。基于区域内一致性加权区域间差异性构造能量函数,利用最陡梯度法使能量函数最小化,提出了一种改进的简化Mumford-Shah(M-S)图像分割模型,该模型利用区域内方差描述区域内一致性,区域间平均灰度值之差的平方描述区域间差异性,实验结果表明,通过调节加权系数,该模型对弱边界图像分割具有较强的适应性。在肿瘤CT医学图像分割实验中,通过比较参数活动轮廓模型与几何活动轮廓模型可知,参数活动轮廓模型计算量小于几何活动轮廓模型计算量,而几何活动轮廓模能适应拓扑结构的变化。将N个多目标分割问题简化为N ?1个两目标分割问题,研究多目标图像分割,改进的简化M-S图像分割模型应用于免疫细胞分割中,能一次性完成将细胞质从细胞核和体液两种不同背景中分割出来的任务,具有计算量小、抗噪声能力强等特点。几何活动轮廓模型与水平集理论相结合的曲线演化方法,是目前广为关注的一种图像分割方法,提出纹理图像的小波-曲线演化分割方法。该方法首先运用二维小波对纹理图像进行分解,将四个小波系数描述纹理特征,并组成四维小波系数特征矢量图,然后采用最大后验概率模型的曲线演化方法,对特征矢量图进行分割和分类,从而获得原纹理图像分割结果。实验结果表明,与小波-FCM模糊聚类纹理图像分割方法相比,该方法对双纹理图像能取得较好的分割效果,分割出的边界连续,并且具有较强的抗噪能力。图像分割之前需要平滑其噪声,曲率流滤波在平滑噪声时,能保留图像边界的主要结构特征,并且曲率流滤波与几何活动轮廓模型的水平集表示形式一致,具有相同的数值解法,本文研究了改进的曲率流滤波器及其三种应用。

关键词：活动轮廓模型水平集曲线演化图像分割曲率流滤波

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基于Bayes分类算法和活动轮廓模型的新疆肝包虫CT图像分割方法

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科技导报 2010年第2期28卷 19-24页

作者：胡彦婷木拉提.哈米提陈建军孙静孔德伟新疆医科大学医学工程技术学院乌鲁木齐830001 新疆医科大学第一附属医院放射科乌鲁木齐830054

肝包虫病是新疆常见的寄生虫病,严重危及人类健康。目前,医院常采用CT影像技术对该病进行诊断。肝包虫CT图像有其特有的病理特征,图像的灰度分布存在不均匀性和边界模糊性,且不同的包虫囊肿类型,其CT图像表现各异。本文针对该病的CT影... 详细信息

肝包虫病是新疆常见的寄生虫病,严重危及人类健康。目前,医院常采用CT影像技术对该病进行诊断。肝包虫CT图像有其特有的病理特征,图像的灰度分布存在不均匀性和边界模糊性,且不同的包虫囊肿类型,其CT图像表现各异。本文针对该病的CT影像特征,提出一种同时对肝脏及包虫病灶进行分割的迭代算法。在每一步迭代过程中,算法分为初始分割和优化分割两个步骤:首先,在CT切片图像中确定位于正常肝脏及包虫病灶区的种子点,根据种子点的位置,利用Gauss概率模型拟合不同区域的灰度分布,并结合Bayes分类算法对肝脏及病灶区同时进行初始分割;然后,利用基于先验形状力场的活动轮廓模型算法优化初始分割结果,从而获得精确的肝脏及病灶区的边界。为了验证该算法的有效性,将算法对不同病人的CT切片图像进行分割实验,并从主观和客观两个方面,将算法的分割结果与医师手动分割结果进行对比评估,结果表明,该算法能在分割肝脏的同时准确地提取包虫病灶区。

关键词：肝包虫病 CT图像分割 Bayes分类算法活动轮廓模型

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基于粒子滤波和活动轮廓模型的目标跟踪算法研究

基于粒子滤波和活动轮廓模型的目标跟踪算法研究

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作者：董春利南京邮电大学

学位级别：博士

长期以来，人们为了简化系统建模以及降低运算的复杂性，通常将非线性问题近似为线性问题来处理，然而非线性科学以及各种其他学科的发展证明这种线性化的方法并不总是适用的。粒子滤波通过非参数化的蒙特卡罗模拟方法来实现递推贝叶斯... 详细信息

长期以来，人们为了简化系统建模以及降低运算的复杂性，通常将非线性问题近似为线性问题来处理，然而非线性科学以及各种其他学科的发展证明这种线性化的方法并不总是适用的。粒子滤波通过非参数化的蒙特卡罗模拟方法来实现递推贝叶斯滤波，适用于任何能用状态空间模型表示的非线性系统，以及传统卡尔曼滤波无法表示的非线性系统，精度可以逼近最优估计。\n 将粒子滤波应用于活动轮廓模型目标跟踪领域，目前这方面的研究成果国内外还较少。研究基于粒子滤波和活动轮廓模型的目标跟踪算法，对智能交通系统中的目标检测与跟踪，以及对拓展活动轮廓模型的应用范围等，不仅具有重要的理论意义，而且具有较高的应用价值。\n 本论文着重研究了基于粒子滤波和活动轮廓模型的目标跟踪算法。在论文最后一章，将粒子滤波应用于认知无线电系统，研究了基于粒子滤波的自回归信道预测模型，可应用于认知无线电系统中的频谱空洞检测、自适应功率控制等。主要内容包括：\n (1)基于视频的目标检测与跟踪算法研究概述。首先介绍了交通检测系统，研究讨论了常用的目标检测算法，基于模型的目标检测算法；目标跟踪的基本类型，基于模板匹配、卡尔曼滤波和粒子滤波的目标跟踪的主要数学工具。在此基础上，研究讨论了粒子滤波原理：活动轮廓模型目标跟踪，重点分析了参数活动轮廓模型的梯度矢量流模型(GVF)，以及几何活动轮廓模型中的Chan-Vese(C-V)模型，讨论了活动轮廓模型目标跟踪研究现状。\n (2)研究了一种基于粒子滤波和GVF-Snake的自适应目标跟踪算法。该算法首先采用背景差分法获取目标初始轮廓，利用改进的GVF-Snake的强大搜索能力，使Snake收敛至运动目标的真实轮廓；然后根据控制点的距离增删控制点，达到自适应地跟踪运动和变形目标的目的；最后通过结合粒子滤波和改进的GVF-Snake，得到一种能量粒子滤波(EPF)目标跟踪算法，并利用提出的跟踪策略，改进其抗遮挡能力。实验结果表明，被跟踪目标在部分遮挡情况下也能够保持良好的跟踪效果。\n (3)在基于粒子滤波和GVF-Snake的目标跟踪算法研究的基础上，研究了一种基于改进的K均值聚类能量粒子滤波和GVF-Snake的自适应多目标跟踪算法。讨论了K均值聚类算法，结合粒子滤波和GVF-Snake提出了改进的K均值算法，并提出了克服跟踪过程中目标间相互遮挡的方法。实验表明：在整个跟踪过程中，本文算法能够充分利用GVF-Snake目标轮廓大部分没有被遮挡的轮廓点信息，并使得被跟踪目标在部分遮挡情况下也能保持良好的跟踪效果。\n (4)本论文最后一章为粒子滤波在认知无线电系统的应用研究。研究了一种基于粒子滤波的自回归信道预测模型，可用于认知无线电系统。讨论了系统模型，并采用p阶AR模型近似平坦瑞利衰落信道，并讨论了p阶AR模型的平稳性，给出了求解AR模型参数的算法。在此基础上，针对二阶AR模型，给出了一种基于粒子滤波和二阶AR模型的自回归信道预测模型。仿真实验表明，基于粒子滤波的自回归信道预测模型比卡尔曼滤波具有更好的性能。

关键词：目标跟踪粒子滤波认知无线电活动轮廓模型

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基于GMM与活动轮廓模型的图像协同分割

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计算机工程与设计 2016年第9期37卷 2480-2484页

作者：蒋旻周龙王松雷泽李劲松武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065 武汉科技大学信息科学与技术学院湖北武汉430081

提出一种基于GMM和轮廓模型的图像协同分割方法。通过检测待分割图像的显著性水平去除待分割图像集中的干扰图像,将剩下的图像组合成图像对进行协同分割。采用混合高斯模型建立图像区域相似性的度量,通过水平集控制分割轮廓的演化,得到... 详细信息

提出一种基于GMM和轮廓模型的图像协同分割方法。通过检测待分割图像的显著性水平去除待分割图像集中的干扰图像,将剩下的图像组合成图像对进行协同分割。采用混合高斯模型建立图像区域相似性的度量,通过水平集控制分割轮廓的演化,得到所有图像中的目标区域。实验结果表明,该算法可以去除干扰图像,在处理有较大光照差异的图像时,能够保持较好的图像分割鲁棒性。

关键词：活动轮廓模型混合高斯模型图像协同分割图像处理多媒体技术

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基于差分法与改进活动轮廓模型的追踪算法

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计算机工程 2008年第2期34卷 212-214,231页

作者：王科俊郭庆昌庄大燕哈尔滨工程大学自动化学院哈尔滨150001 大连760研究所大连116000

为了准确、快速地检测和追踪运动目标,提出差分法与改进的活动轮廓(snake)模型相结合的目标追踪算法。建立当前帧与前一帧的差分图像,判断目标的大概运动范围。在运动范围周围设定初始化曲线,用改进的snake模型进行目标拟合。采用帧差... 详细信息

为了准确、快速地检测和追踪运动目标,提出差分法与改进的活动轮廓(snake)模型相结合的目标追踪算法。建立当前帧与前一帧的差分图像,判断目标的大概运动范围。在运动范围周围设定初始化曲线,用改进的snake模型进行目标拟合。采用帧差法测定运动范围,避免了snake初始化曲线人为选定的缺点,改进的snake模型使拟合结果更加准确。实验结果验证了该算法的有效性。

关键词：差分活动轮廓模型目标追踪

来源：评论

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